navigation
hledat
Rozdíly
Zde můžete vidět rozdíly mezi vybranou verzí a aktuální verzí dané stránky.
|
courses:x33kui:start [2009/12/16 18:41] knyttvoj |
courses:x33kui:start [2025/01/03 18:29] (aktuální) |
||
|---|---|---|---|
| Řádek 2: | Řádek 2: | ||
| * Stránky předmětu: http://informatika.felk.cvut.cz/moodle2/course/view.php?id=4 | * Stránky předmětu: http://informatika.felk.cvut.cz/moodle2/course/view.php?id=4 | ||
| + | ** Nástřel řešení příkladů k testu (rozhodně ne 100% kvalitní): ** | ||
| + | |||
| + | |||
| ====== 1 ===== | ====== 1 ===== | ||
| 1.1. Kybernetika zkoumá | 1.1. Kybernetika zkoumá | ||
| Řádek 60: | Řádek 63: | ||
| 2.2. Informační entropie zprávy je | 2.2. Informační entropie zprávy je | ||
| - | [ ] součtem množství informace všech symbolů ve zprávě | + | [X] součtem množství informace všech symbolů ve zprávě |
| [ ] střední hodnotou informace ve zprávě, tj. množství informace připadající na jeden symbol | [ ] střední hodnotou informace ve zprávě, tj. množství informace připadající na jeden symbol | ||
| [ ] funkcí pravděpodobnostního rozložení symbolů ve zprávě | [ ] funkcí pravděpodobnostního rozložení symbolů ve zprávě | ||
| 2.3. Informační entropie náhodné veličiny | 2.3. Informační entropie náhodné veličiny | ||
| - | [ ] je měřítkem neurčitosti její hodnoty | + | [X] je měřítkem neurčitosti její hodnoty |
| [ ] je definována pouze pro nezáporné veličiny | [ ] je definována pouze pro nezáporné veličiny | ||
| [ ] je definována pouze pro veličiny nabývající hodnot z konečné množiny | [ ] je definována pouze pro veličiny nabývající hodnot z konečné množiny | ||
| Řádek 86: | Řádek 89: | ||
| 2.7. Nechť diskrétní náhodná veličina S nabývá n možných hodnot. | 2.7. Nechť diskrétní náhodná veličina S nabývá n možných hodnot. | ||
| - | [ ] Informační entropie H(S) není nikdy nižší než logaritmus n (při základu 2) | + | [X] Informační entropie H(S) není nikdy nižší než logaritmus n (při základu 2) |
| [ ] Informační entropie H(S) není nikdy vyšší než logaritmus n (při základu 2) | [ ] Informační entropie H(S) není nikdy vyšší než logaritmus n (při základu 2) | ||
| [X] Informační entropie H(S) je vždy nezáporná | [X] Informační entropie H(S) je vždy nezáporná | ||
| Řádek 104: | Řádek 107: | ||
| [ ] termodynamických a lingvistických | [ ] termodynamických a lingvistických | ||
| [X] jejichž každý stav má svou známou pravděpodobnost | [X] jejichž každý stav má svou známou pravděpodobnost | ||
| + | |||
| ====== 3 ====== | ====== 3 ====== | ||
| Řádek 487: | Řádek 491: | ||
| 11.10. Grafem inferenční sítě může být | 11.10. Grafem inferenční sítě může být | ||
| [X] orientovaný strom | [X] orientovaný strom | ||
| - | [ ] les | + | [X] les |
| [ ] orientovaný graf s cykly | [ ] orientovaný graf s cykly | ||
| ~~DISCUSSION~~ | ~~DISCUSSION~~ | ||
